影像工作站可以更高效的响应医疗场景需求-凯发代理

　　在当前许多医疗细分场景中，一般大型模型的性能仍远不能满足临床应用的要求。以“远志”医学文本大模型为例，与deepseek集成后，其复杂的推理和文本处理能力得到了极大的提高，使其能够更有效地响应医学场景需求。

　　影像工作站同时不仅支持10 种成像方式和多个图像处理任务，而且在处理复杂病变诊断和器官分割等关键任务时，准确率评估超过95%，在性能上明显超越了行业******模型。

　　大模特的竞争已逐渐从单纯的“参数竞争”转变为围绕“生态协同、场景落地”的下半场竞争。未来，由文本、图像和混合建模能力驱动的大规模模型基础设施将有机会全面重塑人工智能产品的应用形式，产生一系列可以不断学习和进化的智能代理，最终将智能转化为生产力。

　　影像工作站实现了从效率工具到“智能合作者”

　　在“元智能”医学模型的支持下，这些智能代理在感知、理解、决策和执行方面具有核心能力，支持临床痛点的解决。

　　与专业疾病模型相比，联英的影像工作站收集了大量的多模态数据，使模型能够获取更多的疾病知识，并使用一个模型实现多种疾病的准确诊断。在放射科，基于大型成像模型，智能代理只需要一次胸部ct扫描，即可自动检测胸腔、食管、纵隔、气管和支气管、肺、骨骼、心脏和大血管等区域胸部ct扫描中的37种常见疾病和异常。其行业领先的“一次扫描，多次检查”性能远远超过了业内******型号，平均auc为0.92，比sota高出10%以上。这种智能代理也改变了阅读视频的传统工作流程。与过去相比，医生需要在成像工作站上完成病变分析，然后切换到独立的报告系统进行文本输入，这导致操作过程繁琐，容易破坏临床思维的连贯性;现在，由于基于语音的建模算法的支持，医生可以通过语音智能地编写诊断报告，大大减少了重复操作，提高了诊断效率。